Skripsi
Implementasi Data Mining Dalam Pengklasifikasian Data Rekam Medis Pasien BPJS Pada DD Klinik Kupang Menggunakan Alogirtma C4.5
- Bagikan:
Kesehatan merupakan kunci seseorang untuk hidup produktif secara sosial dan ekonomi. Salah satu penyedia layanan kesehatan untuk meningkatkan kesehatan masyarakat adalah klinik, di mana klinik merupakan fasilitas pelayanan kesehatan yang menyelenggarakan pelayanan kesehatan perorangan dan menyediakan pelayanan medis dasar atau spesialistik. Pada penelitian ini peneliti mengimplementasikan algoritma C4.5 dengan menggunakan RapidMiner 9.10 untuk mengklasifikasi data rekam medis pasien BPJS pada DD Klinik Kupang agar membantu klinik dalam mengklasifikasi data-data pasien BPJS berdasarkan data rekam medis pasien BPJS berupa hasil diagnosis dari 2 jenis penyakit (infeksi dan degeneratif) yang diderita pasien dan mengatur strategi dalam meningkatan pelayanan di DD Klinik Kupang. Data dalam penelitian ini diperoleh melalui hasil wawancara berupa data rekam medis pasien BPJS yang terhitung dari bulan Januari Tahun 2020 hingga Desember Tahun 2021 berjumlah 1783 records. Atribut yang digunakan dalam penelitian ini adalah usia, jenis kelamin, kecamatan, poli, jenis kepesertaan BPJS, pekerjaan dan jenis penyakit. Jenis penyakit ditentukan sebagai kelas target yang terbagi menjadi 2 nilai, yaitu penyakit infeksi dan degeneratif. Dataset yang berjumlah 1783 records diproses menggunakan RapidMiner 9.10 dengan pengaturan decision tree yaitu criterion = information gain, maximal depth = 10, apply pruning, confidence = 0.25, apply prepruning, minimal gain = 0.03, minimal leaf size = 2, minimal size for spilt = 4, dan number of prepruning alternative = 3 menghasilkan 29 rules/aturan keputusan yang menunjukkan bahwa atribut usia merupakan indikator yang paling berpengaruh dalam pengklasifikasian data rekam medis pasien BPJS pada DD Klinik Kupang dan hasil pengujian terhadap model decision tree menggunakan cross validation dan confusion matrix pada fold 10 menunjukkan bahwa algoritma C4.5 memberikan nilai accuracy sebesar 82,84%, nilai precision sebesar 80,84%, dan nilai recall sebesar 65,96%.
Kata Kunci: Algoritma C4.5, RapidMiner 9.10, Cross Validation, Confusion Matrix
Detail Information
| Item Type |
Skripsi
|
|---|---|
| Penulis |
MUHAMMAD FAHMI SYAFITRAH FAZNURRAHMAN - Personal Name
|
| Student ID |
1606080031
|
| Dosen Pembimbing |
Emerensye S. Y. Pandie - 197902212005012002 - Dosen Pembimbing 1
Clarissa Elfira Amos Pah - 199309162022032013 - Dosen Pembimbing 2 |
| Penguji |
Nelci D. Rumlaklak - 198112272014042002 - Ketua Penguji
Meiton Boru - 198405042010121003 - Penguji 1 Tiwuk Widiastuti - 198003052005012002 - Penguji 2 |
| Kode Prodi PDDIKTI |
55201
|
| Edisi |
Published
|
| Departement |
Ilmu Komputer
|
| Kontributor | |
| Bahasa |
Indonesia
|
| Penerbit | UPT Perpustakaan Undana : Kupang., 2023 |
| Edisi |
Published
|
| Subyek | |
| No Panggil |
552.01 Faz I
|
| Copyright |
Individu Penulis
|
| Doi |